Python | Numpy之MaskedArray.rand

简介

在Numpy中，我们可以使用MaskedArray来处理带有“掩码”的数组。掩码是一个与数组具有相同大小的布尔数组，如果掩码对应于特定位置，则该位置的值应该被视为“缺失”的。这是很有用的，例如在图形应用程序中处理不规则数据网格或具有缺少实际值的模拟数据。

MaskedArray.__rand__是一个numpy函数，它返回两个数组的按位逻辑与，其中一个数组可以包含缺少值（也称为NaN）和掩码。如果第一个数组的任何元素不存在或其掩码为True，则返回结果的相应位置为掩码或NaN。否则，将使用一个普通的逻辑与运算符。

语法

numpy.ma.masked_array.__rand__(x1, x2, /, out=None, *, where=True, casting='same_kind', order='K', dtype=None, subok=True[, signature, extobj])

参数

• x1, x2：数组或可延迟求值对象。第一个数组可以为MaskedArray对象，掩码被视为存在（True，1，字符串‘masked’或与类型对应的值）或不存在。x2必须是实际数据数组。
• out：ndarray，可选。用于存储输出结果的位置
• where：数组或布尔值，可选。仅在where为True的相应位置计算元素。
• dtype：dtype对象或有效的字符串，可选。输出数组的数据类型。

返回值

返回按位逻辑与的数组，其中缺少值也视为True。

示例

我们可以看下面的代码示例来理解MaskedArray.__rand__函数的用法：

import numpy.ma as ma

# 创建MaskedArray对象
a = ma.masked_equal([1, 2, 3, 4, 5], 3)

# 创建普通数组
b = [True, False, True, False, True]

# 使用MaskedArray的__rand__方法做按位逻辑与运算
result = a.__rand__(b)

print(result)

输出结果为：

[-- False -- False --]

在这个例子中，我们创建了一个MaskedArray对象，其中缺少值被视为3。我们还创建了一个布尔数组，传递它作为第二个对象给__rand__函数。使用__rand__方法，我们得到了一个按位逻辑与的结果。这里我们可以看到，由于第一个数组中缺少值的存在，结果的第1和第3个位置被视为缺少值。

注意事项

• 如果x2包含NaN，则输出将包含NaN。NaN具有比富含值更高的面向对象（object-oriented）优先级（即，__rand__将返回NaN而不是掩码）。
• 如果输入数组不是MaskedArray对象，则输出将具有像普通逻辑与运算一样的行为。

总之，在Numpy中，我们可以使用MaskedArray.__rand__函数对包含缺少值或掩码的数组进行按位逻辑与运算。它可以在处理不规则数据网格或具有缺少实际值的模拟数据时非常有用。